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在沒有外部信標系統的情況下進行導航是自主系統界的一個長期目標。地形輔助導航（TAN）是外部定位的一種替代方法，但需要事先繪制地圖。在許多情況下，無人飛行器（UV）要勘測的區域沒有地圖，因此無法使用 TAN。主動地形輔助導航（ATAN）將強化學習（RL）納入 TAN，以減少對先驗地圖的依賴。空間和時間測量的不確定性造成了探索與利用的經典問題：探索所有地圖區域的同時利用已知區域以最小化位置誤差。一個雙隨機優化估計問題通過一個信息論框架（ITF）對探索與開發的兩難問題進行建模，該框架能實時實現信息增益最大化：這是一個計算復雜度很高的挑戰。使用一種稱為部分可觀測蒙特卡洛規劃過程（POMCP）的 RL 技術可降低計算成本。ATAN 采用 ITF 和 POMCP 為 TAN 提供更好、更靈活的覆蓋計劃。本論文的結果表明，UV 能夠在沒有事先地圖的情況下自主導航，同時最大限度地減少位置誤差，確保全面覆蓋，并在時間/能量限制內創建精確的地圖。通過 ATAN，UV 展示了更高水平的自主性，不僅改進了 TAN 框架，還為機器人領域提供了更大的發展空間。

信息泄露是行業和政府領導人最關心的問題。物聯網（IoT）是一種快速發展的技術，能夠感知真實世界的事件。物聯網設備缺乏通用的安全標準，通常使用輕量級安全解決方案，從而暴露了它們收集的敏感真實世界數據。從這些設備中滲出數據的一種實用方法是通過隱蔽渠道。

這項研究設計了一種新穎的物聯網隱蔽定時通道（CTC），將數據編碼到已有的網絡信息（即端口或地址）中。在兩種物聯網協議--傳輸控制協議/互聯網協議（TCP/IP）和 ZigBee 之間實現了七種不同的編碼方法。TCP/IP 隱蔽信道是通過模仿 Ring 智能門鈴創建的，并使用亞馬遜網絡服務（AWS）服務器生成流量。ZigBee 通道是通過復制飛利浦 Hue 照明系統建立的，并在局域網 (LAN) 上執行。此外，CTC 可在兩種不同模式下實施： 隱身和帶寬。性能用吞吐量和可探測性來衡量。隱形方法模仿合法流量捕獲，使其難以檢測，而帶寬方法則放棄了這種方法，以獲得最大吞吐量。檢測結果采用了四種基于統計的檢測測試：Kolmogorov-Smirnov（KS）測試、形狀測試、規律性測試和相似性測試。

隱形結果的吞吐量為：TCP/IP 4.61 比特/秒（bps），ZigBee 3.90 比特/秒（bps）。它們還躲過了檢測測試。帶寬法的 TCP/IP 平均吞吐量為 81.7 Kbps，ZigBee 平均吞吐量為 9.76 bps，但在檢測測試中表現明顯。

無人駕駛飛行器（UAV），尤其是電動多旋翼飛行器，在娛樂、運輸、物流和軍事領域越來越受歡迎。在撰寫本報告時，這些飛行器的主要缺點之一是，由于電池技術的限制，其續航能力有限。克服這種局限性的一個常用方法是使用多個飛行器合作實現某個目標。無人駕駛飛行器的這種應用被稱為蜂群，多個飛行器可以協調行動，以一定的隊形飛行，進入某個具有挑戰性的區域，或飛得更遠。與任何多組件系統一樣，蜂群的復雜性意味著存在多個故障點。高度復雜的實時協調飛行機制所帶來的任何不確定性風險都是安全關鍵行業所無法接受的。關鍵故障的后果可能是重大的生命損失、財產損失或環境危害。要擴大無人機群的使用范圍，確保無人機群的正確行為是必須解決的首要挑戰。模型檢查是驗證系統正確性的最可靠技術之一，它可以通過系統檢查所有可能的狀態來驗證系統的行為。系統驗證基于高級模型表示法，可以抽象出實現細節。由于需要投入大量時間和資源，這種軟件開發方法并不常用。本文介紹的工作提出了一個框架，用于對具有共同目標的代理分布式系統進行建模、驗證并提供正確性證據。具體來說，該框架展示了一個部分自動化的過程，將 UPPAAL 模型檢查器中建模的系統在機器人操作系統（ROS）環境中實現。目標系統是一個由無人機組成的蜂群，在通過共識協議實現領導者-追隨者分層結構的同時，飛向指定的目標位置。本文提供了將 UPPAAL 結構映射到 ROS 結構的算法表示。最后，還在 Gazebo 3-D 機器人模擬器中模擬了無人機任務的 ROS 實現。

美國國防部在建模和仿真技術方面投入了大量資金，以提供有價值且具有成本效益的訓練和兵棋推演。然而，現有的兵棋推演平臺主要側重于動能效應和常規作戰。在此，介紹了開發的 "平原（Pineland）"兵棋推演平臺，旨在填補這一空白。該平臺提供了一個強大、用戶友好的解決方案，支持影響行動、非正規戰爭和其他超出常規動能行動范圍的行動的場景生成、管理和培訓受眾評估。作為其中的一部分，介紹了一個系統的概念背景和實施細節，該系統利用社會認同理論自動生成和 "白方小組"管理信息環境中兵棋推演行動的強大場景，包括詳細的人口、文化和政治數據及傳播。進一步討論了人工智能系統的實施，該系統能夠處理物理層、網絡層和認知層中的數千個角色，并配有用戶友好型編輯器和演示系統。最后，將討論該平臺如何彌補面向國防的兵棋推演平臺在影響力-作戰方面的不足，以及陸軍和海軍陸戰隊如何利用該項目加強對影響力專家、指揮官和技術研究人員的培訓。

什么是 Pineland 及其重要性

美國國防部在建模、模擬和兵棋推演技術方面投入巨資，旨在以更低的成本為部隊提供更有效的訓練。然而，現有的兵棋推演平臺主要側重于動能效應和常規作戰；因此，影響力作戰和非正規戰爭的實踐者無法像傳統作戰部隊的同行那樣充分利用建模和仿真技術帶來的好處。

在此詳細介紹的 "平原 "戰爭游戲平臺旨在填補這一空白，并為旨在認知領域產生影響的行動的軍事實踐者提供可行的培訓工具。該平臺對陸軍和海軍陸戰隊尤為重要，因為這兩支部隊都在進行重大的兵力重新設計，著眼于威懾和戰略競爭。這樣一個平臺可以讓這兩個軍種的人員對心理作戰、民政任務和公共事務問題進行戰棋推演，而且成本效益高，幾乎不需要額外的人力，還能充分利用現有的軟件和硬件。

更廣泛的研究結果

在研究方面，這項工作的核心問題--是否有可能在現有防御平臺允許的范圍之外，創建一個解決信息環境中作戰問題的兵棋推演平臺--在這里得到了肯定的回答。

從更廣泛的意義上講，該平臺的開發表明，利用陸軍或海軍陸戰隊的人員創建這樣一個量身定制的兵棋推演平臺是有可能的，而且開發本身在軟件和硬件方面的額外成本都很低，這有可能加強各軍種在訓練和教育中對增加兵棋推演的推動，并提高部隊在兵棋推演設計方面的熟練程度。另一個值得關注的發現是，開放源代碼、現成的游戲軟件現在已經可以提供為軍事應用開發可靠的戰爭游戲工具所需的顯示、輸入和網絡功能，從而為陸軍和海軍陸戰隊開發自己的戰爭游戲和模擬中心和能力節約成本。

改進以防御為重點的兵棋推演的現有技術水平

Pineland 的一些關鍵技術特點彌補了這一差距，是國防部現有兵棋推演平臺的進步：

• 自動生成和 "白方"管理用于信息環境中兵棋推演行動的強大場景，包括詳細的人口、文化和政治數據。

• 實施一個人工智能（AI）系統，該系統能夠在物理和認知領域處理數千名行動者，并配有用戶友好型編輯器和演示層。

• 利用社會認同理論建立一個可擴展的模型，模擬知識、態度和行為在人群中的傳播。

整合與應用建議

Pineland 平臺在各種應用案例中都大有可為。特別建議進一步開展工作，測試該平臺與以下三個領域的整合：

• 為影響專家培訓提供 "白方"支持。Pineland 的明確目標是為陸軍心理作戰學校等課程提供用戶友好型情景管理工具。心理作戰培訓人員提出的具體需求在 Pineland 中得到了明確解決，包括自動建模信息傳播、生成合成互聯網流量，以及執行其他情景支持工作，否則教員將需要管理白板、地圖和電子表格，而不是對學生進行評估和指導。

• 軍種或聯合專業軍事教育。Pineland 的信息環境視角相對較高，易于培訓受眾和培訓人員使用，加上其零價格和有限的硬件要求，使其在向非專業受眾介紹信息環境中作戰的基本概念方面大有可為。海軍陸戰隊的 "指揮與參謀課程 "或陸軍的 "上尉職業課程 "等學校已經包含了信息環境下作戰模塊，作為更廣泛地接觸各種作戰功能和領域的一部分。

• 計算機科學及相關領域的技術技能培訓。由于 Pineland 采用了以可用性為中心的架構和開源軟件棧，因此該平臺為機器學習和基于智能體的人工智能方法的技能培訓提供了一個易于使用的基礎。用戶可以使用現有的基于 Python 的腳本環境和圖形實用工具系統，而不需要配置環境，也不需要構建或調整兵棋推演環境，就能嘗試基于智能體行為的算法。

這項研究的目的是定義對手作戰方案支持數據模型，以及它與自動白方（TAWC）的關系，后者是一種理論上的先進規劃輔助結構。新提出的作戰概念依賴于較小規模的集中式兵力，需要處理的信息可能更多。這種模式迫使兵力領導者依靠更直觀的決策和/或使用技術來支持傳統上由人類完成的分析功能。要使新技術為規劃做出重要而可靠的貢獻，軟件開發人員必須考慮到條令流程，如 "作戰空間情報準備"（IPB）。軍事出版物中蘊含著無數年的經驗，而將減少不確定性的條令模型映射到領先技術的文獻卻很少。本論文探討了流程如何導致發現，從而減少戰斗空間中的意外情況。

人工智能是下一個競爭領域；第一個開發出人類水平人工智能的國家將產生類似于原子彈開發的影響。為了維護美國及其人民的安全，美國國防部資助了人工智能及其應用的發展研究。本研究使用強化學習和深度強化學習方法作為當前和未來AI智能體，并評估開發中的潛在問題。在兩個游戲和一次遠足中對智能體的表現進行了比較： 分別是貨物裝載、河內塔和背包問題。據觀察，深度強化學習智能體能處理更廣泛的問題，但表現不如專門的強化學習算法。

許多武裝部隊正變得以網絡為中心并高度互聯。數字化戰場的技術進步促成了這一轉變和分散決策。隨著戰場的演變，任務要求部隊具有機動性并支持多種戰術能力，目前部署靜態無線電中繼節點以擴大通信范圍的概念可能不再適用。因此，本論文旨在設計一種使用無人機系統（如航空浮空器和戰術無人機）的作戰概念，為戰術部隊提供視距外通信，同時克服全球定位系統失效環境下的限制。鑒于聯邦通信委員會規定工業、科學和醫療頻段的最大有效各向同性輻射功率為 36 dBm，擬議的概念分為三個階段，以評估操作和通信系統需求。兩個節點之間的最大通信距離可使用 Friis 傳播方程進行研究。此外，還使用 Simulink 軟件研究了有效應用吞吐量與距離的關系。分析結果表明，IEEE 802.11ax 可提供更高的數據吞吐量，并支持 2.4 GHz 和 5.0 GHz 兩個頻段。通過模擬環境和運行場景，確定了在 50 千米乘 50 千米的區域內提供通信覆蓋所需的航空系統估計數量。

隨著數字化戰場的擴展，以及對可進行多域作戰的高度互聯部隊的需求日益增長，目前在戰區采用靜態中繼節點的通信概念可能不再可行。因此，本論文旨在設計一種作戰概念，利用無人機作為戰術部隊的通信中繼節點，同時克服全球定位系統（GPS）封閉環境的限制。具體來說，這項研究的主要重點是確定這一作戰概念的最大通信范圍，并研究兩個空中中繼節點之間的有效數據吞吐量。此外，研究還試圖確定提供 50 千米乘 50 千米或同等通信覆蓋所需的空中中繼節點數量。最終，本論文的研究結果旨在進一步提高作戰行動環境中的通信效率。

擬議的作戰通信框架將采用一種混合通信系統，同時使用航空浮空器系統和戰術無人機作為通信中繼節點。利用戰術無人機的靈活性，在需要時可以方便地增加網絡數據帶寬。為分析行動需求和可部署的通信系統類型，擬議的行動構想分為三個不同階段。

為了研究擬議概念的可行性，采用了 IEEE 802.11ax 和 IEEE 802.11n Wi-Fi 標準來檢查網絡性能，并確定估計的有效通信范圍。之所以采用這些 IEEE 標準，是因為它們可以在 2.4 GHz 和 5.0 GHz 頻段上運行。

根據美國聯邦通信委員會 (FCC) 的規定，在 2.4 GHz 頻段工作時，工業、科學和醫療 (ISM) 頻段的最大有效各向同性輻射功率 (EIRP) 規定為 36 dBm。通過限制輸出功率和有效輻射功率，可以確定在 2.4 GHz 和 5 GHz 頻段工作時的理論有效通信范圍。利用弗里斯傳播方程，計算出的范圍分別約為 5.5 千米和 2.6 千米。

通過修改 MATLAB Simulink 軟件中現有的 IEEE 802.11 MAC 和應用吞吐量測量模型，確定了使用 IEEE 802.11ax 和 IEEE 802.11n 標準的有效應用吞吐量。從仿真結果可以看出，隨著距離的增加，兩種工作頻率的應用吞吐量都會下降，這是由延遲和數據包丟失數量增加等因素造成的。此外，與 2.4 GHz 相比，5 GHz 頻段的傳輸距離較短。因此，為了彌補傳輸距離的限制并優化在 5 GHz 頻段工作時的數據吞吐量，建議使用比在 2.4 GHz 頻段工作時更高的信道帶寬。

從模擬結果來看，IEEE 802.11ax Wi-Fi 標準的數據吞吐量高于 IEEE 802.11n。這是因為 IEEE 802.11ax 采用了比 IEEE 802.11n 更有效的調制和編碼方案。因此，以 IEEE 802.11ax 作為推薦的 Wi-Fi 標準，在 2.4 GHz 和 5 GHz 上運行時的最大應用吞吐量分別約為 4.403 Mbps 和 4.488 Mbps。

為了估算在 50 千米乘 50 千米的作戰區域內提供通信覆蓋所需的空中中繼節點數量，使用了地圖規劃工具軟件 ArcGIS Pro 來模擬作戰區域并規劃通信網絡。根據計算得出的有效通信距離和地圖規劃，估計總共需要 23 個航空浮空器系統才能在 2.4 GHz 頻段上提供網絡覆蓋，另外還需要 24 架戰術無人機才能支持在 5 GHz 頻段上運行的更高數據帶寬網絡。

值得注意的是，本論文僅限于分析兩個空中中繼節點之間的性能，并使用了仿真模型。在現實世界中，有多種因素可能會影響室外環境中的網絡性能，例如地形影響造成的衰減。因此，為了更好地了解系統的性能，建議在實地進行深入的開發測試，并考慮環境造成的衰減和干擾。在這種情況下，提供通信覆蓋所需的空中中繼節點的估計數量可能會有所不同。此外，性能和有效通信距離也可能下降。

除中繼通信外，空中中繼節點的高度優勢還可提供額外服務，如執行監視和偵察任務。因此，為了最大限度地提高系統性能，建議未來的研究人員研究不同傳感器系統可能造成的干擾影響。為了最大限度地降低干擾幾率，可能有必要制定詳細的頻率分配計劃，以確保不同系統之間有足夠的頻率間隔。

當前用于自動規劃的戰斗模擬軟件開發在其方法中沒有考慮到戰爭迷霧。這使得他們的輸出不太現實，因為在現實世界的規劃中不可能有精確的敵人位置。人工智能控制的部隊應該能夠在沒有信息的情況下運作，而這些信息在相同的情況下是人類無法獲得的。本文提出了一種AI智能體在給定典型情報的情況下預測和評估敵方兵力位置的方法。我們還提出了一種方法來匯總這些位置的風險影響。我們在一個戰斗模擬環境中展示了這些技術，并評估了它們在多個戰斗場景中的表現。結果顯示了戰斗模擬中不確定性的重要性，并說明我們的風險匯總方法是有效的。

在將人工智能（AI）技術與作戰模擬相結合時，重要的是要將戰爭迷霧的考慮因素包括在內并加以考慮。目前的自動規劃方法依賴于對敵方部隊位置的完美了解，使得人工智能控制的智能體行動不太現實。為了使智能體的行為更加自然，人工智能兵力應該接受與人類指揮官在類似情況下可用的相同類型和數量的信息并采取行動。這將要求人工智能依賴對其對手和環境條件的理解，就像人類一樣。

這篇論文著重討論了人工智能在模擬環境中處理戰爭迷霧的能力的兩個方面。第一個方面是人類對提交給人工智能的關于敵人和環境的知識的表述。這包括敵人的優先級和程序，以及環境因素，如能見度和視線。第二方面是當給定這些知識時，人工智能可以預測戰霧中可能的敵人位置，并評估可能的敵人編隊的風險影響。

關于第一個方面，我們審查了人工智能在模擬環境中跟蹤對手和戰術注釋的方法。我們發現有必要將戰斗地形離散為一個導航圖。這個導航圖將有支持實體運動的邊和可以被注釋的節點，為人工智能代理提供戰略信息。我們還確定了在戰斗模擬環境中對單位幾何的戰術評估技術。

然后，我們發現適用于檢查軍事決策過程（MDMP）中進行的分析，特別是由戰斗空間情報準備（IPB）產生的產品。IPB的輸出包括將已知的對手戰術分層到當前的作戰環境中，以產生一個預期的敵人行動路線（ECOA），如圖1所示的態勢模板。

節點的戰術注釋可以看作是圖1中所示的頂層敵人威脅模型。當這些注釋被應用于地形的導航圖（環境層）時，其結果是將ECOA編碼到模擬中。然后，我們可以評估潛在的敵人位置與編碼的ECOA有多大的一致性。

我們把這種評估稱為編隊評分函數。這個評分函數是讓人工智能預測和評估戰爭迷霧中風險的起點。該函數產生一個數字分數，它取決于一個給定的敵方編隊在保持理想的單位幾何形狀和火力掩護的同時瞄準目標優先事項的能力。分數越高，表明越符合編碼的ECOA的要求。我們把一個能使給定評分函數最大化的編隊稱為預測。

不幸的是，識別一個最大化的編隊并不是一項微不足道的任務，因為它涉及到多個實體平衡幾個競爭性因素以產生一個分數。我們采用的方法是將未被發現的實體隨機放置在地形上的可能位置，讓它們爬到對陣型得分貢獻最大化的位置。通過幾輪的隨機放置和爬坡，產生了候選陣型集，每個陣型都是評分函數的局部最大值。每個編隊由一組不同的敵人實體位置和導航圖中節點的相關威脅值組成。

然后，我們使用吉布的典型集合方程，將候選集合中的每個編隊視為實際敵方編隊可能處于的一種 "狀態"。這使我們能夠為候選集合中的每個編隊計算出一個概率值。然后，我們可以根據每個編隊的計算概率來匯總其節點威脅值。這使我們能夠將可能的敵方陣地的估計風險表示為一個單獨的圖，我們稱之為不確定性威脅圖。由于該圖僅由現有的情報產品和觀察結果產生，它不依賴于人類指揮官無法獲得的無關信息。

本論文介紹了我們在WOMBAT XXI（WXXI）中對這些方法的實施和評估，WXXI是一個用Unity 3D游戲引擎構建的輕型戰斗模擬環境（圖2）。

使用WXXI的單位模板和真實世界的地形表現，我們進行了60次模擬戰斗，跨越三個不同層次的敵軍陣地信息。這些戰斗模擬了攻擊一個藍軍排，對抗一個靜態的紅軍小隊。在第一種情況下，我們將藍方的知識限制在一組探測到的紅方防御者。在第二種情況下，我們使用檢測到的紅色防御者和一個陣型評分函數來產生一個不確定性威脅圖，以估計實際的紅色陣型。在最后一個場景中，藍色被賦予了關于紅色陣地的全部信息。在每場戰斗中，我們都收集了關于藍方和紅方的傷亡、零散交換率（FER）和任務完成情況的數據。我們發現，當藍方得到紅方陣地的估計時，他們的表現與得到實際陣地時相當。表1提供了在三個戰斗場景中收集到的定量數據。

論文中預測和不確定性建模的新方法在自動計劃和改善兵棋推演中人工智能控制的兵力方面有很大的應用潛力。論文還提供了運動到交戰行動的進一步測試實例，并提供了一種使用編隊評分功能的計劃識別方法。最后，我們為WXXI作戰模擬環境貢獻了附加功能。

無人駕駛地面車輛（UGVs）可用于軍事領域，以減輕士兵承擔的風險，以及為體力要求高、枯燥或危險的任務提供解決方案。雖然使用UGV有好處，但也有需求和限制。本論文探討了最終用戶--瑞典武裝部隊的一個輕步兵營--對于為城市地形中的軍事行動而設計的UGV在功能方面的要求。這是通過一個帶有焦點小組的探索性案例研究來完成的，來自第31游騎兵營的士兵和軍官使用兩種不同的UGV原型來完成任務。隨后是半結構化的小組討論，探討了需求、限制和要求。然后，通過主題分析方法對收集的數據進行分析。

主題分析的結果發現，焦點小組的要求有幾個重復出現的意見。這些要求被分為四類：（1）速度，（2）用例，（3）圖像生成的傳感器，以及（4）自主功能。總之，本論文在四個類別中共確定了13個需求。總而言之，這些要求意味著用于城市地形的軍事行動的UGV必須能夠跟上沖刺的士兵，提供視覺掩護，能夠與附近的物體互動，有幾個高質量的傳感器和強大的自主功能，使士兵能夠專注于控制UGV以外的其他事情。

許多國家都使用了像“三角洲” (Delta) 這樣的作戰管理系統（BMS），包括烏克蘭，使指揮部能夠共享態勢感知信息；本研究的重點是信息在作戰網絡中的分配。與自然系統類似，螞蟻和蜜蜂等自主代理遵循一套簡單的規則，BMS是一個由基地和電子作戰平臺組成的網絡，在國防條令的指導下，軍事資產作為網絡內的智能體。這種系統的可操作性的原理是基于多個子系統相互作用時每個子系統都是可靠的。然而，潛在相互作用的排列組合會引起不可預測的負反饋或正反饋循環，導致不可預測的和不想要的結果。突現行為的結果是出乎意料的，有時在情報和無線網絡等領域是不受歡迎的。理解突發行為對于理解復雜的工程系統是勢在必行的，并且要提出新的見解，采取切實可行的措施來改善復雜系統的設計和分析。本文介紹了BMS和網絡與用戶定義的系統集成的網絡士兵概念的例子。作者認為，烏克蘭和其他軍隊可以直接從利用元控制論、元元系統模型分析來控制突現。

圖2：作戰管理系統（BMS）的集中式指揮通信網絡